專利名稱：智能燈光控制系統(tǒng)及其控制方法
智能燈光控制系統(tǒng)及其控制方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及智能燈光控制領(lǐng)域，特別是關(guān)于一種基于圖像分析的智能燈光控制系 統(tǒng)及其方法。
背景技術(shù)：
智能燈光控制一直是人類追求的一個目標。在居室內(nèi)，通常有大燈、廊燈、臺燈、夜 燈等多種照明設(shè)備，為了方便地控制這些照明設(shè)備，人們發(fā)明了雙控開關(guān)、聲控開關(guān)等多種 控制工具，使得家里的墻面上隨處可見燈的開關(guān)。由于不同的應(yīng)用需要，如看書、看電視等， 從視覺要求的角度出發(fā)，對燈光的要求是不同的。有時候離開房間時忘記了關(guān)燈，可能使得 燈長時間處于亮著的狀態(tài)，浪費了電能，也減少了燈具的使用壽命。在睡著時，如果燈還開 著，不僅浪費電，對人體的休息也是不利的。如果能夠設(shè)計一種智能的燈光控制系統(tǒng)，可以 根據(jù)人的需要進行開燈、關(guān)燈、調(diào)整亮度、切換燈具等功能，不僅能夠節(jié)電，也可大大改善人 的生活品質(zhì)。目前，存在許多通過改變電源電路、燈光控制電路等實現(xiàn)智能燈的系統(tǒng)，可是這種 系統(tǒng)多是在燈光的控制上增加人性化，簡化或優(yōu)化了控制方法，真正的控制還是人為操作 實現(xiàn)的，并不是真正意義上的智能系統(tǒng)。也有通過情景模式進行燈光控制的，如中國專利第 03140255. 0號就揭示了一種通過情景模式進行燈光控制的系統(tǒng)，但是這個系統(tǒng)需要人工選 擇情景模式，也沒有實現(xiàn)真正的智能化。而中國專利申請第200720045338. 4號提出以模擬 視頻信號來調(diào)控燈光，但是其具體控制策略、智能分析等都是比較粗糙的，并不能依據(jù)更細 化的具體情景給出具體的控制方法。

發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的目的在于提供一種智能燈光控制系統(tǒng)，其能夠智能控制燈光，實現(xiàn)智能 照明。本發(fā)明的另一目的在于提供一種智能燈光控制方法，以實現(xiàn)對燈光的智能控制。為達成前述目的，本發(fā)明一種智能燈光控制系統(tǒng)，其包括圖像采集單元、人體檢測 模塊、人體行為分析模塊及照明控制模塊；其中圖像采集單元，用于采集視頻或圖像；人體檢測模塊，對前述視頻或圖像進行檢測，判斷該視頻或圖像中是否有人體存 在并輸出信號，所述照明控制模塊依據(jù)人體檢測模塊的所述輸出信號控制照明系統(tǒng)的啟 閉；人體行為分析模塊，對前述視頻或圖像進行分析判斷以獲得人體的行為信息并將 該行為信息輸出，所述照明控制模塊根據(jù)該行為信息對燈具的亮度進行調(diào)整。進一步地，前述圖像采集單元為攝像頭，其可以是廣角的攝像頭、或者可以輪巡的 攝像頭、或者多個攝像頭聯(lián)合進行。進一步地，所述攝像頭為紅外/近紅外的攝像頭。
進一步地，所述人體檢測模塊通過大量人體和非人體圖像訓練人體分類器，然后 將圖像采集單元獲取的圖像分為多個不同尺度的窗口，將每個窗口分別輸入人體分類器， 根據(jù)分類器的輸出判斷此窗口是否人體，然后將位置接近的人體窗口進行合并，得到檢測 到的人體區(qū)域。進一步地，所述人體行為分析模塊選擇多幅人體圖像，對圖像中人體的行為進行 標定，將標定后的圖像進行特征提取，并訓練AdaBoost分類器，對于圖像采集單元獲取的 圖像，將其中的人體區(qū)域圖像輸入AdaBoost分類器，根據(jù)分類結(jié)果確定人體的行為。進一步地，在照明控制模塊內(nèi)預存根據(jù)眼科的研究結(jié)果建立行為-亮度的對照 表，確定人體行為后，根據(jù)行為-亮度對照表確定需要的亮度，所述照明控制模塊根據(jù)此亮 度對燈具進行亮度調(diào)整。進一步地，所述智能燈光控制系統(tǒng)進一步包括光敏探測器，所述照明控制模塊對 燈具進行亮度調(diào)整是將光敏探測器感應(yīng)的亮度與通過人體行為分析結(jié)果得到的期望亮度 進行比較，若光敏探測器感應(yīng)的亮度與所述期望亮度的絕對差值小于預定閥值則調(diào)整完 成，否則繼續(xù)調(diào)整。為達成前述另一目的，本發(fā)明一種智能燈光控制方法，其包括利用圖像采集單元采集視頻或圖像；對所采集的視頻或圖像進行人體檢測，判斷圖像中是否有人體存在，若檢測到人 體則啟動照明系統(tǒng)；若未檢測到人體，則關(guān)閉照明系統(tǒng)；對所采集的視頻或圖像進行人體行為分析，依據(jù)人體行為分析的結(jié)果，對照明系 統(tǒng)的燈具進行亮度調(diào)整。本發(fā)明的智能燈光控制系統(tǒng)，通過攝像頭拍攝圖像分析人體行為，確定需要的目 標亮度，然后通過光敏探測器確定當前可見光亮度，并對燈具進行亮度調(diào)整，直到得到期望 的亮度。本發(fā)明不需要人工干預，智能化程度高。

圖1為本發(fā)明實施例中智能燈光控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖。圖2為本發(fā)明實施例中智能燈光控制系統(tǒng)的方法流程圖。圖3為本發(fā)明實施例中根據(jù)人體位置選擇對應(yīng)燈具的流程圖。圖4為本發(fā)明實施例中燈具亮度確定流程圖。圖5為本發(fā)明燈實施例中具亮度調(diào)整流程圖。
具體實施方式本發(fā)明的詳細描述主要通過程序、步驟、邏輯塊、過程或其他象征性的描述來直接 或間接地模擬本發(fā)明技術(shù)方案的運作。為透徹的理解本發(fā)明，在接下來的描述中陳述了很 多特定細節(jié)。而在沒有這些特定細節(jié)時，本發(fā)明則可能仍可實現(xiàn)。所屬領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員 使用此處的這些描述和陳述向所屬領(lǐng)域內(nèi)的其他技術(shù)人員有效的介紹他們的工作本質(zhì)。換 句話說，為避免混淆本發(fā)明的目的，由于熟知的方法和程序已經(jīng)容易理解，因此它們并未被 詳細描述。此處所稱的“一個實施例”或“實施例”是指可包含于本發(fā)明至少一個實現(xiàn)方式中的特定特征、結(jié)構(gòu)或特性。在本說明書中不同地方出現(xiàn)的“在一個實施例中”并非均指同一 個實施例，也不是單獨的或選擇性的與其他實施例互相排斥的實施例。此外，表示一個或多 個實施例的方法、流程圖或功能框圖中的單元順序并非固定的指代任何特定順序，也不構(gòu) 成對本發(fā)明的限制。本發(fā)明的智能燈光控制系統(tǒng)可以是家庭的燈光控制系統(tǒng)，也可以是辦公場所的燈 光控制系統(tǒng)，或者其它場所的燈光控制系統(tǒng)，下面以家庭中一個常見的房間為例對本發(fā)明 的燈光控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)進行詳細說明，在該實施例中假設(shè)房間內(nèi)有位于屋頂中央的大燈、 位于床頭兩側(cè)的床頭燈、位于書桌上的臺燈以及位于墻角的夜燈，除夜燈外的其它燈都具 有亮度可調(diào)的功能。在其它實施例中，燈的個數(shù)、位置以及具體作用都可以根據(jù)實際情況進 行設(shè)置。
請參閱圖1所示，本發(fā)明的一個實施例中的智能燈光控制系統(tǒng)1包括采集圖像的 圖像采集單元10、對圖像進行分析的圖像分析單元20以及對照明燈具(未圖示)進行控制 的照明控制模塊30，其中圖像分析單元20又包括人體檢測模塊201、人體位置分析模塊202 以及人體行為分析模塊203。圖像采集單元10采集的圖像信息傳輸給圖像分析單元20，由 圖像分析單元20對所述圖像進行分析并將分析結(jié)果輸出給照明控制模塊30。前述圖像采集單元10為攝像頭，通過攝像頭進行室內(nèi)圖像的采集。無論人位于 室內(nèi)的哪個位置(柜子內(nèi)等可以被完全遮擋的位置除外)，都應(yīng)該能從圖像中檢測出來，為 此，應(yīng)保證攝像頭的拍攝范圍能夠覆蓋室內(nèi)的所有區(qū)域。這樣的要求可以通過利用廣角的 攝像頭、或者可以輪巡的攝像頭、或者多個攝像頭聯(lián)合進行。對于輪巡攝像頭或者多個攝像 頭聯(lián)合進行拍攝，需要進行圖像的拼接，以保證室內(nèi)的區(qū)域不重復。拼接的方法可以采用圖 像的小波域處理、矩陣切換燈方法，關(guān)于圖像拼接的具體原理及方法是熟悉該領(lǐng)域的普通 技術(shù)人員應(yīng)當知道的內(nèi)容，此處不再贅述。另外，為了在黑暗的環(huán)境中也能拍攝到需要的圖 像，可以采用紅外/近紅外的攝像頭進行拍攝。請參閱圖2所示，其顯示智能燈光控制系統(tǒng)1的一種控制方法的流程圖，該控制方 法包括如下步驟步驟21 首先圖像采集單元10對室內(nèi)的圖像進行視頻或圖像采集，并將采集到的 視頻或圖像信息傳輸給圖像分析單元20。步驟22 圖像分析單元20的人體檢測模塊201對當前幀的視頻或圖像的進行人 體檢測。其中在本發(fā)明的一個實施例中，人體檢測采用基于Adaboost的方法，首先通過大 量人體和非人體圖像訓練人體分類器，然后將獲取的當前幀圖像分為多個不同尺度的窗 口，將每個窗口分別輸入所述經(jīng)過訓練的人體分類器，根據(jù)分類器的輸出判斷此窗口是否 有人體，然后將位置接近的人體窗口進行合并，得到檢測到的人體區(qū)域。進一步地，在人體 檢測的基礎(chǔ)上，人體檢測模塊201還可以對當前視頻或圖像進行人體跟蹤。而人體跟蹤有 基于Mean Shift的方法、基于統(tǒng)計模型的方法、基于塊匹配的方法等。關(guān)于如何進行人體 跟蹤的各種方法，是本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)當知道的技術(shù)，本說明書不再對各種方法的具體 過程一一詳細解釋說明。人體跟蹤的目的是減少計算量，提高人體檢測的準確度。通過人 體檢測和人體跟蹤可以確定圖像中是否存在人體，存在多少個人體，人體位于圖像中哪個 地方等信息，利用這些信息可以進行后續(xù)的人體位置分析或者人體行為分析等操作。步驟23 如果人體檢測模塊201的檢測結(jié)果顯示拍攝的圖像中不存在人體，則認為該房間中沒有人，此時人體檢測模塊201輸出未檢測到人體的檢測結(jié)果給照明控制模塊 30，則照明控制模塊30關(guān)閉所有燈具。步驟24:如果人體檢測模塊201檢測到拍攝的圖像中存在人體，則啟動照明系統(tǒng)。
前述步驟24中，一旦檢測到室內(nèi)有人就會啟動室內(nèi)的照明系統(tǒng)，而為了進一步實 現(xiàn)對照明系統(tǒng)的精確控制節(jié)省電能，在前述步驟23檢測到室內(nèi)有人的時候還可以進一步 對圖像中的人體進行人體所處位置的分析(步驟25)或者人體行為的分析(步驟26)，然后 根據(jù)人體所處的位置或者人體的行為來精確調(diào)節(jié)照明系統(tǒng)(步驟27)。請繼續(xù)參閱圖2所示，步驟25確定人體位置的目的是確定應(yīng)用的燈具。根據(jù)人體 位置確定需要調(diào)整哪個位置的燈具，可以根據(jù)事先確定的區(qū)域?qū)?yīng)關(guān)系確定對應(yīng)的燈具， 這樣可以精確控制啟動的具體照明燈具，例如在書桌附近就利用書桌上的臺燈，如果在床 上就用床頭的臺燈等。也可以利用就近的原則，人體離哪個燈具最近就利用哪個燈具，這樣 不需要事先確定區(qū)域和燈具的對應(yīng)關(guān)系，適應(yīng)性更強一些。室內(nèi)可能有不只一個人，此時可 能需要應(yīng)用一個也可能需要應(yīng)用多個燈具。關(guān)于具體如何確定人體位于房間的哪個位置的方法，請參閱圖3所示。對于家庭 居室，布置好房間后，通常不會經(jīng)常進行大的調(diào)整，因此，本發(fā)明的一個實施例中采用相對 于人體為前景、室內(nèi)為背景的分析方法。其包括如下步驟步驟251 通過背景建模的方法，先采集幾幀室內(nèi)圖像進行背景建模。這里，可以 認為室內(nèi)不止有一種背景，進行常見的一兩種背景建模。步驟252 背景建模后可以進行室內(nèi)主要區(qū)域的標定，如書桌區(qū)域、床區(qū)域等，確 定人體在不同區(qū)域時使用的主要燈具。步驟253 人體位置分析模塊202獲得當前幀圖像。步驟254 將當前幀圖像與背景相減得到前景，然后排除前景中非人的區(qū)域(例如 前景中出現(xiàn)的非背景的動物、玩具或者推車等)得到前景中的人體區(qū)域，步驟255 將前景中的人體區(qū)域與背景進行比較，確定人體所在的區(qū)域位置并確 定對應(yīng)的燈具。由于視覺是受燈光影響最大的，因此，燈具的選擇應(yīng)該根據(jù)眼睛所在的區(qū)域也就 是人頭所在的區(qū)域進行選擇，因此，在確定人體位置后可以進一步地檢測人頭，根據(jù)人頭位 置確定選擇的燈具。關(guān)于人頭的檢測同樣可以采用基于Adaboost的方法，具體可以參考前 述人體檢測的方法，此處不再詳細說明。人體位置分析模塊202分析出人體的具體位置之后將分析結(jié)果輸出給照明控制 模塊30，由照明控制模塊30選中相應(yīng)的燈具并點亮該燈具。請繼續(xù)參閱圖2所示，步驟26進行人體行為分析的目的是確定燈具的亮度。居室 內(nèi)常見的人體行為有讀書寫字、打掃、睡覺、發(fā)呆等，對于不同的行為，對于燈光強度的要求 是不同的。關(guān)于如何確定人體行為并相應(yīng)進行燈光強度調(diào)整的方法請參閱圖4所示，其包括 如下步驟步驟261 人體行為分析模塊接收人體檢測模塊分析出的人體區(qū)域圖像信息。步驟262 由于不同的行為具有不同的特點，可以訓練人體行為分類器進行人體 行為的分類。具體做法是，選擇多幅人體圖像，對其行為進行標定，將標定后的圖像進行特征提取，并訓練AdaBoost分類器。對于輸入圖像，將其中的人體圖像輸入AdaBoost分類器， 根據(jù)分類結(jié)果確定人體的行為。步驟263 因為每種行為對應(yīng)的最佳亮度是有研究結(jié)果的，可以根據(jù)眼科的研究 結(jié)果建立行為-亮度的對照表。步驟264 確定人體行為后，人體行為分析模塊203的分析結(jié)果輸出給照明控制模 塊30，由照明控制模塊30根據(jù)行為-亮度對照表確定需要的亮度，根據(jù)此亮度對燈具進行調(diào)整。照明控制模塊30的主要目標是根據(jù)選擇的燈具和確定的亮度進行調(diào)整。進行亮 度調(diào)整的前提是需要知道當前亮度，常用的檢測亮度的方法是利用光敏檢測器，為此，在室 內(nèi)每個功能區(qū)設(shè)置一個光敏探測器，由于人眼智能感應(yīng)可見光范圍的光，為了保證亮度調(diào) 整的準確性，要求光敏探測器只能感應(yīng)可見光范圍的光。圖5為燈具亮度調(diào)整的流程圖，其中Ic為光敏檢測器檢測到的當前亮度，It是由 行為-亮度對照表得到的目標亮度。如果滿足下式，說明當前亮度與期望亮度非常接近，亮 度調(diào)整完成，否則，亮度調(diào)整還沒有完成，其中Eth為預設(shè)的閾值。|lc-It| < Eth (1)如果上式不滿足，且I。< It，說明檢測到的亮度小于期望亮度，需要增加亮度，然 后再進行比較；如果I。> It，說明檢測到的亮度小于期望亮度，需要減小亮度，再進行比較。 重復上面的循環(huán)，直到(1)式滿足，停止亮度調(diào)整。燈具亮度的改變屬于已有的技術(shù)，可以通過分壓電阻、分流等方式改變燈具亮度， 這里不再詳細說明。在亮度的調(diào)整中，為了提高調(diào)整速度，并且不使眼睛因為亮度變化過快 產(chǎn)生不適的感覺，可以采用分級調(diào)整的方法。在本發(fā)明的實施例中，可以單獨進行人體位置分析，選擇對應(yīng)的燈具，由控制照明 模塊點亮相應(yīng)燈具。也可以單獨進行人體行為分析，由控制照明模塊調(diào)整整個照明系統(tǒng)的 亮度。也可以是先進行人體位置分析確定對應(yīng)的燈具，然后進行人體行為分析，在室內(nèi)每個 功能區(qū)設(shè)置一個光敏探測器，確定人體所在位置后，只啟動該區(qū)域的光敏探測器，然后根據(jù) 人體行為通過比較具體位置的光敏探測器的亮度與期望亮度，由控制照明模塊調(diào)整相應(yīng)燈 具的亮度。因此，當只需要對人體所處的位置進行燈光控制時，圖像分析單元20可以包括人 體檢測模塊201及人體位置分析模塊202，但不包括人體行為分析模塊203 ；當只需要根據(jù) 人體行為進行燈光控制時，圖像分析單元20可以包括人體檢測模塊201及人體行為分析模 塊203，但不包括人體位置分析模塊202。所述的智能燈光控制系統(tǒng)，通過攝像頭拍攝圖像分析人體的位置和/或人體行 為，確定需要的開啟的燈具和/或該燈具的目標亮度，并控制該燈具的啟閉，還可以進一步 通過光敏探測器確定當前可見光亮度，并將該燈具的亮度調(diào)整到目標亮度。本發(fā)明不需要 人工干預，智能化程度高。上述說明已經(jīng)充分揭露了本發(fā)明的具體實施方式
。需要指出的是，熟悉該領(lǐng)域的 技術(shù)人員對本發(fā)明的具體實施方式
所做的任何改動均不脫離本發(fā)明的權(quán)利要求書的范圍。 相應(yīng)地，本發(fā)明的權(quán)利要求的范圍也并不僅僅局限于前述具體實施方式
。
權(quán)利要求
一種智能燈光控制系統(tǒng)，其特征在于其包括圖像采集單元、人體檢測模塊、人體行為分析模塊及照明控制模塊；其中圖像采集單元，用于采集視頻或圖像；人體檢測模塊，對前述視頻或圖像進行檢測，判斷該視頻或圖像中是否有人體存在并輸出信號，所述照明控制模塊依據(jù)人體檢測模塊的所述輸出信號控制照明系統(tǒng)的啟閉；人體行為分析模塊，對前述視頻或圖像進行分析判斷以獲得人體的行為信息并將該行為信息輸出，所述照明控制模塊根據(jù)該行為信息對燈具的亮度進行調(diào)整。
2.如權(quán)利要求1所述的智能燈光控制系統(tǒng)，其特征在于前述圖像采集單元為攝像頭， 其可以是廣角的攝像頭、或者可以輪巡的攝像頭、或者多個攝像頭聯(lián)合進行。
3.如權(quán)利要求2所述的智能燈光控制系統(tǒng)，其特征在于所述攝像頭為紅外/近紅外 的攝像頭。
4.如權(quán)利要求1所述的智能燈光控制系統(tǒng)，其特征在于所述人體檢測模塊通過大量 人體和非人體圖像訓練人體分類器，然后將圖像采集單元獲取的圖像分為多個不同尺度的 窗口，將每個窗口分別輸入人體分類器，根據(jù)分類器的輸出判斷此窗口是否人體，然后將位 置接近的人體窗口進行合并，得到檢測到的人體區(qū)域。
5.如權(quán)利要求1所述的智能燈光控制系統(tǒng)，其特征在于所述人體行為分析模塊選 擇多幅人體圖像，對圖像中人體的行為進行標定，將標定后的圖像進行特征提取，并訓練 AdaBoost分類器，對于圖像采集單元獲取的圖像，將其中的人體區(qū)域圖像輸入AdaBoost分 類器，根據(jù)分類結(jié)果確定人體的行為。
6.如權(quán)利要求5所述的智能燈光控制系統(tǒng)，其特征在于在照明控制模塊內(nèi)預存根據(jù) 眼科的研究結(jié)果建立行為-亮度的對照表，確定人體行為后，根據(jù)行為-亮度對照表確定需 要的亮度，所述照明控制模塊根據(jù)此亮度對燈具進行亮度調(diào)整。
7.如權(quán)利要求6所述的智能燈光控制系統(tǒng)，其特征在于所述智能燈光控制系統(tǒng)進一 步包括光敏探測器，所述照明控制模塊對燈具進行亮度調(diào)整是將光敏探測器感應(yīng)的亮度與 通過人體行為分析結(jié)果得到的期望亮度進行比較，若光敏探測器感應(yīng)的亮度與所述期望亮 度的絕對差值小于預定閥值則調(diào)整完成，否則繼續(xù)調(diào)整。
8.一種智能燈光控制方法，其特征在于其包括利用圖像采集單元采集視頻或圖像；對所采集的視頻或圖像進行人體檢測，判斷圖像中是否有人體存在，若檢測到人體則 啟動照明系統(tǒng)；若未檢測到人體，則關(guān)閉照明系統(tǒng)；對所采集的視頻或圖像進行人體行為分析，依據(jù)人體行為分析的結(jié)果，對照明系統(tǒng)的 燈具進行亮度調(diào)整。
9.如權(quán)利要求8所述的智能燈光控制系統(tǒng)，其特征在于前述圖像采集單元為攝像頭， 其可以是廣角的攝像頭、或者可以輪巡的攝像頭、或者多個攝像頭聯(lián)合進行。
10.如權(quán)利要求9所述的智能燈光控制系統(tǒng)，其特征在于所述攝像頭為紅外/近紅外 的攝像頭。
11.如權(quán)利要求8所述的智能燈光控制方法，其特征在于前述人體檢測跟蹤是首先通 過大量人體和非人體圖像訓練人體分類器，然后將輸入圖像分為多個不同尺度的窗口，將 每個窗口分別輸入人體分類器，根據(jù)分類器的輸出判斷此窗口是否人體，然后將位置接近的人體窗口進行合并，得到檢測到的人體區(qū)域。
12.如權(quán)利要求8所述的智能燈光控制方法，其特征在于所述人體行為分析進一 步包括選擇多幅人體圖像，對其行為進行標定，將標定后的圖像進行特征提取，并訓練 AdaBoost分類器，對于輸入圖像，將其中的人體圖像輸入AdaBoost分類器，根據(jù)分類結(jié)果 確定人體的行為。
13.如權(quán)利要求8所述的智能燈光控制方法，其特征在于根據(jù)人體行為分析結(jié)果對燈 具亮度進行調(diào)整進一步包括根據(jù)眼科的研究結(jié)果建立行為-亮度的對照表，確定人體行 為后，根據(jù)行為_亮度對照表確定需要的亮度，根據(jù)此亮度對燈具進行調(diào)整。
14.如權(quán)利要求13所述的智能燈光控制方法，其特征在于根據(jù)人體行為分析結(jié)果對 燈具亮度進行調(diào)整進一步包括在照明系統(tǒng)的每個功能區(qū)設(shè)置光敏探測器，將光敏探測器 感應(yīng)的亮度與通過人體行為分析結(jié)果得到的期望亮度進行比較，若光敏探測器感應(yīng)的亮度 與所述期望亮度的絕對差值小于預定閥值則調(diào)整完成，否則繼續(xù)調(diào)整。
全文摘要
本發(fā)明提供一種基于攝像頭的智能燈光控制系統(tǒng)及其方法，通過利用攝像頭拍攝屋內(nèi)的圖像，然后對圖像進行分析，根據(jù)分析的結(jié)果確定屋內(nèi)需要的燈光信息，利用此信息對燈光控制系統(tǒng)進行配置，調(diào)整屋內(nèi)的燈光，達到智能控制燈光的目的。本系統(tǒng)不需要人工干預，通過圖像采集、視頻/圖像內(nèi)容分析確定需要的照明狀況，無需人工選擇情景模式等，實現(xiàn)真正的智能化。
文檔編號H05B37/02GK101969719SQ201010275069
公開日2011年2月9日 申請日期2010年9月8日 優(yōu)先權(quán)日2010年9月8日
發(fā)明者王俊艷 申請人:無錫中星微電子有限公司